商业软件

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数据可视化软件Xcelsius的实战教学与商业应用
《数据展现的艺术——精通水晶易表Xcelsius》pdf版由电子工业出版社正式出版发行,这是国内第一本正式出版的Xcelsius软件教材。本书由SAP公司Business Objects解决方案中国首席顾问鲁百年博士作序,详细介绍了如何使用SAP公司Business Objects产品组合中的数据可视化软件Xcelsius来制作动态仪表盘,并通过动态交互式报表提升数据的前端展现能力。作者以实例教学方式,分步骤演练Xcelsius软件的使用技能,并展示了不同行业在设计数据展示模型及商业报表时的综合考虑。
商业银行IT系统的主流技术概述-银行软件开发必读精华
商业银行的IT系统在业务和交易系统层面广泛应用J2EE、C、COBOL(大型机)、PRG(400平台)、PL/SQL、CICS、TUXEDO、MQ等技术。在较低端的应用场景如OA和报表展示中,也会使用NOTES、VBA、JSP、PASCAL、.NET等技术。未来的热点技术包括应用整合、构件技术(ESB、EAI、SOA、TIBCO等)、工作流(影像工作流、BPM、内容管理技术如信贷审批和作业中心)、规则引擎技术(如信用卡反欺诈和反洗钱)、数据分析和数据挖掘技术(如CRM和卡业务分析)。主要的工作流技术包括Microsoft的Biztalk、IBM的ServerFoundation、FileNet以及信雅达的Sunflow。
商业数据挖掘技术的商业定义及应用
商业数据挖掘是一种新兴的商业信息处理技术,其核心在于从大规模商业数据库中提取、转换、分析和建模,以获取支持商业决策的关键数据。随着技术的不断发展,这种技术正在成为商业决策过程中不可或缺的一部分。
商业智能概览
本指南提供商业智能的全面概述,涵盖以下主题: 商业智能简介 商业智能实施和数据仓库 商业智能项目 商业智能寻源 商业智能产品 数据通信 数据挖掘
商业智能概述
商业智能是一种信息技术应用,提升企业的决策质量和运营效率。它从大量数据中提炼出有价值的信息,并转化为可操作的知识,帮助企业制定战略决策。商业智能的出现源于20世纪80年代,随着信息管理系统的大规模应用,数据量急剧增长,市场竞争加剧,企业对更高级别的数据分析功能有了迫切需求。商业智能的发展经历了多个阶段,从方便获取数据到集中在查询报表、决策支持系统(DSS)和在线分析处理(OLAP),再到与数据仓库及其分析方法紧密相连。商业智能系统包括数据层、数据整合层、数据存储层和分析应用层。数据仓库是其关键组成部分,具有面向主题、数据集成、不可修改和时间相关等特点。商业智能的核心功能包括数据管理、数据分析、知识发现和企业优化,其中OLAP提供多维数据分析,帮助用户深入理解数据。商业智能的实施面临挑战,如数据可靠性、用户界面友好性和避免过度复杂化。市场上的商业智能解决方案供应商包括SAP、IBM、Oracle、Microsoft等,它们利用先进技术将数据转化为业务洞察,助力企业提升竞争优势。
商业智能系统概述
本PPT简介了商业智能(BI)系统,包括Smart Evision和Smart Query两大核心组件。
Oracle商业智能详解
这本书详尽介绍了Oracle商业智能的各个方面,对于想要深入了解Oracle商业智能的读者来说是一本非常有价值的资料。
商业智能BI概述
商业智能(BI)是Business Intelligence的简称,最早于1996年提出。其定义为一种利用数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘等技术,帮助企业优化决策的信息技术应用。BI系统基于数据仓库,集成了订单、库存、交易记录等数据,支持数据的预处理和ETL过程,确保数据质量。OLAP技术支持多维数据分析,数据挖掘则利用统计学和机器学习算法发现数据背后的规律。BI系统还包括报告和仪表板功能,以直观图形展示数据,支持预测分析和人工智能技术,提升决策的前瞻性。商业智能体系架构包括数据源、ETL工具、数据仓库、OLAP服务器、数据挖掘工具、报表分析工具和用户界面,全面支持企业的决策需求。
数据挖掘的商业应用
数据挖掘在商业领域得到广泛应用,协助企业从大量数据中提取有价值的信息,包括: 客户细分:识别不同的客户群体,定制营销策略。 预测分析:利用数据模型预测客户行为和趋势,进行风险评估。 异常检测:发现数据中的异常值,识别欺诈或故障。 模式识别:从数据中识别模式和规律,优化业务流程。 市场调研:分析市场趋势,了解客户偏好和竞争格局。 通过这些应用,数据挖掘赋能企业做出明智决策、提升运营效率、增强竞争优势。
数据科学驱动商业决策
近年来,数据科学在计算机领域扮演着越来越重要的角色。大数据、数据挖掘、机器学习、数据可视化等技术的发展,为企业带来了前所未有的机遇。企业积极引进数据人才,借助数据分析摆脱经验主义的束缚,进行精准预测,以期获得更高的商业回报。